Les techniques de régularisation pour les modèles de langage de grande taille (LLM pour Large Language Models) sont des méthodes essentielles pour réduire le surapprentissage et améliorer la généralisation du modèle. Le surapprentissage se produit lorsque le modèle s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement, ce qui nuit à ses performances sur des données non vues. Voici quelques techniques couramment utilisées :
1. Dropout : Introduit par Srivastava et al. en 2014, le dropout est une technique où certaines unités (neurones) du réseau sont ignorées (mises à zéro) de manière aléatoire pendant l’entraînement. Cela empêche le modèle de devenir trop dépendant de certaines voies spécifiques et conduit à une meilleure généralisation.
1. Regularisation L1 et L2 : Ce sont des techniques de pénalisation de la complexité du modèle via les coefficients du modèle. La régularisation L1 ajoute une pénalité basée sur la somme des valeurs absolues des poids ( (|w|_1) ), favorisant des modèles plus simples et des poids épars. La régularisation L2, ou Ridge regularization, ajoute une pénalité basée sur la somme des carrés des poids ( (|w|_2^2) ), ce qui tend à réduire les poids de manière globale et encourage une distribution plus uniforme des valeurs.
1. Data Augmentation : Bien que plus couramment utilisée dans l’apprentissage supervisé d’images, la data augmentation peut aussi être appliquée aux LLMs. Cela implique la génération de nouvelles instances de données d’entraînement en modifiant légèrement les instances existantes. Par exemple, pour le texte, cela peut inclure des techniques simples telles que la synonymie ou des modifications grammaticales.
1. Early Stopping : Cette technique surveille la performance du modèle sur un ensemble de validation pendant le processus d’entraînement. Si la performance sur l’ensemble de validation cesse de s’améliorer (ou commence à se détériorer), l’entraînement est interrompu pour éviter un surapprentissage.
1. Ensemble Methods : Cette technique implique la formation de plusieurs modèles et la combinaison de leurs prédictions. Les méthodes d’ensemble aident à réduire la variance et le surapprentissage, car les erreurs spécifiques à un modèle peuvent être compensées par les prédictions d’un autre.
1. Batch Normalization : Introduit par Ioffe et Szegedy en 2015, cette technique normalise les activations de chaque mini-lot pendant l’entraînement, ce qui permet au réseau de converger plus rapidement et de manière plus stable.
Exemples :
- La technique de dropout a été largement utilisée dans des architectures comme le BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) de Google, où elle a aidé à éviter le sur-apprentissage tout en permettant au modèle de gérer de larges jeux de données de texte.
- Early stopping est souvent utilisé dans le cadre d’entraînements longue durée de modèles comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) pour s’assurer que le modèle ne continue pas à s’adapter aux données d’entraînement une fois que la performance sur un ensemble de validation commence à se stabiliser.
1. Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15, 1929-1958.
1. Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift. International Conference on Machine Learning (ICML).
1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Ces techniques de régularisation sont cruciales pour le développement de modèles robustes et généralisables, surtout lorsqu’ils sont appliqués à des modèles de langage de grande taille qui nécessitent la gestion de très grands ensembles de données et de nombreux paramètres.
